Astrocyte reactivity: a key mediator of Alzheimer's disease risk following critical illness
Notice bibliographique
Résumé
Survivors of a critical illness are at high risk of developing neurodegeneration and long-term cognitive impairment. Although common, this condition is poorly understood. Astrocyte reactivity, a heterogeneous response of challenged astrocytes, is a common characteristic of Alzheimer's disease. Here, we aimed to evaluate the impact of critical diseases on astrocyte reactivity, neurodegeneration, and cognition. Individuals from an intensive care unit (n=53) and healthy controls (n=44) aged 40 years or older were recruited. The Simplified Acute Physiology Score III (SAPS III) was used to predict mortality in ICU patients. GFAP and NfL levels in plasma were measured with SIMOA. Mini-Mental State Examination (MMSE) and the Montreal Cognitive Assessment (MOCA) were used for cognitive screening. Statistical analyses were conducted using generalized linear models, which accounted for age and sex. The critical disease group presented higher GFAP (F=15.094, p<0.001) and NfL levels (F=12.32, p<0.001) compared to controls. GFAP levels were positively associated with SAPS III (β=0.0351, 95%CI 0.011, 0.0588, p=0.004), while NfL levels were not (β=0.00347, 95%CI -0.027–0.0339, p=0.824). MMSE (F=5.371, p=0.029) and MOCA (F=11.75, p=0.002) showed a significant difference between groups; however, neither test was associated with biomarker levels. Critical diseases influence astrocyte reactivity and neurodegeneration processes, suggesting that they may be associated with neuropathological processes. Astrocyte reactivity biomarkers were associated with mortality prediction scores, highlighting the crucial role astrocytes have in mediating brain-periphery communication.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».